• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.9-16
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• 2023

IoT 환경은 다양한 사물들이 상호 유기적으로 동작하며 이를 바탕으로 여러 서비스를 구성할 수 있다. 앞선 연구에서 우리는 자원 협업을 이용해 사용자의 개인용 단말에 부족한 자원들을 대체하여 서비스하기 위한 자원 협업 시스템을 개발했다. 그러나 앞선 시스템은 자원과 상황의 수가 증가하면 자원 추론 시간이 기하급수적으로 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 BIG5 사용자 유형 분류 방법을 적용하여 사용자와 자원을 분류한다. 또한, 본 논문은 BIG5 유형 기반의 전처리를 통해 사용자가 선호하는 자원들을 필터링하고, 필터된 자원들을 추천 시스템의 입력으로 사용하여 추론 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 논문은 제안한 방법을 프로토타입 시스템으로 구현하고 성능 평가와 사용자들의 만족도 평가를 통해 제안한 방법의 유효성을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.95-99
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• 2008

유비쿼터스 환경에서 사용자는 개인용 디바이스를 이용하여 보이지 않는 수많은 자원들과 서로 연결하여 원하는 서비스를 제공 받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 유비쿼터스 지능 공간에 존재하는 자원들 사이의 공유가 필요하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 연구는 새로운 연구 주제이다. 그러나 동일한 환경이라 할 지라도 각 사용자들의 상황은 서로 다르며 개인적인 성향 역시 다양하다. 그러므로 동일한 공간에서 동일한 서비스를 원하는 사용자들이라 할 지라도 현재의 상황과 사용자 개개인의 개성에 따라 필요로 하는 자원이 다른 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 인지하여 맞춤형 자원을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천 시스템은 사용자의 상황을 인지하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 추론을 수행하고, 개인화 추천 서비스를 제공하기 위하여 규칙들 이용한 규칙 기반 추론 방법을 수행한다.

• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.426-446
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• 2017

본 연구의 목적은 암석에 관한 문제를 해결하는 대학생들의 사고 과정을 분석하여 지구과학의 귀추적 추론에서 결정적 증거(CE)와 결정적 자원 모델(CRM)의 역할과 중요성을 살펴보는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학 심화 전공 과목을 수강하는 20명의 4학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들에게 많은 구멍이 발달한 퇴적암의 지질학적 과정을 귀추적으로 추론하여 모델로 나타내게 하고, 그 과정을 모델링 중심의 귀추적 추론에 관한 도식에 따라 분석하였다. 그 결과, 문제를 성공적으로 해결한 학생들의 추론은 다양한 알갱이와 많은 구멍을 CE로 삼아 퇴적암의 생성 과정과 풍화 작용을 CRM으로 각각 활성화하고 이들을 결합하여 과학적으로 타당한 설명 모델(SSEM)을 구성하는 특징이 있었다. 반면 문제 암석에 관하여 SSEM을 제안하지 못한 추론에서는 학생들이 많은 구멍이라는 증거로부터 화성암(현무암)의 생성 과정을, 다양한 알갱이라는 증거로부터 퇴적 작용을 자원 모델(RM)로 활성화하고, 이들로부터 자신들의 설명 모델(EM)을 구성하였다. 학생들이 SSEM을 구성하여 암석에 관한 지구과학 문제를 수월하게 해결하기 위해서는 문제 상황에 맞는 CE가 무엇인지 알고, 암석의 특징에 관하여 통합적 또는 시스템적으로 접근하며, 복수의 RM을 활용하고, 증거에 비추어 RM이나 EM을 평가할 필요가 있음을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.71-82
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• 1997

이 연구의 모형은, 자원(기계, 인력), 주문(작업)의 의미를 확정한 "일반화된 job-shop"이다. 이 모형의 제약조건을 파악한 후, 불확정 제약조건의 표현과 추론방법을 연구하였으며, 이를 위하여 일정계획 수립 기능들을 모듈화하였다. 불확정제약조건에 따라 모듈들을 선택적으로 사용하기 위한 추론 과정은, 먼저, 납기만족이 우선이며 제약만족(CSP) 일정계획 모듈을 사용하고 그렇지 않으면 디스패칭 모듈을 사용한다. 그리하여, 납기, 작업시간의 불확정성과 자원의 변동, 새 주문의 추가, 일정계획 목표의 변경등을 반영하는 일정계획 수립방법을 제시하였다. 이 논문은 제약만족 일정계획과 디스패칭 일정계획을 하나의 틀에서 함께 사용함으로써, 일정계획 목표의 변경이나 제조환경이 변화에 대처할 수 있음을 보인다.수 있음을 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.280-289
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• 2005

지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.352-357
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• 2023

자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.169-177
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• 2008

그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.

• 디지털콘텐츠
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• 4호통권143호
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• pp.62-63
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• 2005

학습자가 원하는 학습자원을 컴퓨터가 스스로 찾아내서 학습자에게 전달해주고, 더 나아가 새로운 지식까지 추론해서 제공해 줄 수는 없을까? 살아 있는 e러닝이 되기 위해서는 컴퓨터가 학습자가 원하는 학습자원의 의미를 이해하고, 적시적(Just-in-time)으로 학습자에게 맞는 형태(Just-for-me)로 학습자원을 제공해 주어 학습이 단편적이 아닌 연속적, 통합적으로 이뤄질 수 있는 적응적 학습 환경이 필요하다.의미의 웹이라 불리 우고 있는 시멘틱 웹(Semantic Web)은 의미적으로 연결돼 있는 학습 정보를 컴퓨터가 의미를 이해해서 학습자가 원하는, 학습자 수준에 맞는 정보를 제공해주고, 더 나아가 지식까지도 추론해서 학습자에게 가장 적합한 형태로 전달해 줄 수 있는 강력한 매카니즘으로 부각되고 있다. 이에 필자는 살이 있는 e러닝이 되기 위해서는 시멘틱 웹과의 통합이 필요하다고 생각해 2회에 걸쳐 시멘틱 웹과, 시멘틱 웹을 e러닝에 어떻게 적용할 것인지에 대해 애기해 보고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.65-75
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• 2009

결과 검증은 데스크톱 그리드 환경에서 불특정 자원들에 의해 수행된 작업 결과의 정확성을 보장하는데 필수적이다. 전형적으로 투표기반 기법과 믿음기반의 기법이 데스크톱 그리드 환경에서 사용되어 왔지만, 이들 기법은 작업의 잉여 중복에 의한 자원 낭비와 동적 환경의 비적응성에 의한 반환 시간의 증가 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 자원의 믿음 정도와 결과 반환 확률을 이용하여 적응적으로 작업 복제 개수를 결정할 수 있는 퍼지 추론 기반의 복제 기법을 제안한다. 따라서, 제안 기법은 동적 연산 환경의 적절한 대처를 통해 작업 복제 개수를 결정함으로써 자원 낭비를 줄여주고 전체 작업의 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 반환 시간, 자원 낭비, 작업의 재복제 횟수의 관점에서 우수함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.239-250
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• 2013

가용 센서를 내장하고 있는 모바일 디바이스의 사용이 많아지고 자동화, 자율화, 사용자 맞춤식 서비스의 요구가 커짐에 따라 컨텍스트 인지 모바일 컴퓨팅 (Context-Aware Mobile Computing)의 필요성이 증대하고 있다. 하지만 추론 시스템 설계는 컨텍스트 분석, 인지하고자 하는 상황분석 등의 복잡한 과정을 요구한다. 또한 모바일 디바이스의 제한된 자원 때문에 컴퓨팅 파워가 높은 서버에 탑재된 추론 엔진을 통해 추론을 수행하는 것이 적합하다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간결하고 정확하게 표현하기 위한 컨텍스트-상황 추론 요소의 범용적 정형 모델을 제안하고 추론 요소들의 정형 모델을 실사례에 적용하여 본 논문에서 제안하고 있는 추론 요소들의 정형 모델이 실효성을 가지고 있으며 범용적임을 보여준다. 또한 제한한 추론 요소들을 컴퓨팅 환경에서 실현화하기 위해 제안한 정형 모델들을 기반으로 추론 엔진을 설계 및 구현하고 추론 실험을 통해 추론 엔진의 실효성과 재사용성을 검증한다.